谈谈“机器人创业”圈子里的鄙视链，重点分析

作者邱晓芬

苏建勋的编辑

虽然大模型掀起的“具身智能”创业浪潮在2024年还没有持续多久，「智能涌现」在采访了几十家机器人公司之后，我们发现了一个圈子里的“鄙视链”。

“搞软件，鄙视搞硬件，搞大模型，鄙视强化学习。"，很多业内人士都给出了类似的分析。

不同的理解决定了机器人企业家的进入姿势。

英诺天使基金合伙人王晟对智能的出现表示，在国内数百家机器人创业公司中，大约有三种基因：

第一，原创机器人出身的创始团队，更加关注机器人硬件能力，专注于控制和电动机。本身派的核心是机器人本体(人/四足狗)，其次是机器人臂或关节。

第二，软件背景团队，更加注重机器人的智能化和泛化能力，但是“软”可以进一步细分：

在上一波AI热潮中，一批企业家转型为机器人领域，比如CV、强化学习；另外一批是真实的大模型玩家的背景，这波人少，处于鄙视链的顶端。

"看不上国内那些搞硬件的企业。“一家家具智能大脑公司的创始人对智能的出现直言不讳。在他看来，软件是机器人发展的卡点，但目前硬件公司在AI软件上的预算太低，“只是一个接收海外开源的大模型”。

宇树科技是典型的“硬件派”，其创始人王兴兴在一次公开采访中对此做出了回应。——她们对AI的投资非常抑制。，由于过于昂贵，“机器人是我们的立身之本”，他甚至直言不讳，欢迎客户使用我们的硬件，即使我们的软件被完全删除。

一家机器人硬件公司的人别无选择，只能说，目前机器人在“软”层面还没有收缩共识——行业内技术范式和路线太多，大脑和小脑的边界是什么？如何做到智能化？目前行业还很混乱，问题很多。

宇树 Unitree G1

而且“软硬之争”的结果是，国内大部分硬件公司还在用传统的硬件思维做机器人，只尝试“大脑”的应用；大多数做“大脑”的企业选择重新开始做硬件。

各行其是，行业呈现出一种淡淡的分裂状态。

大模型，还没有办法“赋能”机器人。

“现在从事硬件的企业，就是视频拍摄公司！”许多投资者和行业人士对智能的出现表示。

今年以来，许多机器人制造商在演示中展示了足够酷的场景:例如，机器人可以在汽车工厂搬运东西，帮助分拣货架上的商品，给人一种机器人在AGI时代照进现实的感觉。

但是实际情况并非如此。

一个完美演示的幕后通常是:如果你拍一个机器人从抽屉里抓杯子的场景，比如训练的时候是早上，拍摄的时候是黑暗的；或者在训练的时候，抽屉里多放了两个杯子，抽屉的位置移动了——这些细微的最后一个变化可能会导致机器人任务失败。。

一位业内人士表示：“有些demo，甚至一万次才成功一次，(视频中)不诚实的情况很严重。

但是你可能会奇怪，大模型在手机和电脑的各种终端上都足够智能。为什么机器人大脑不能变得更聪明？因此，硬件公司需要在“完美”演示上如此努力。

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根据智能的出现，目前大多数硬件公司对大模型的理解和应用并不深入-基本上只是简单地访问国内外通用语言模型。可事实上，大型模型和机器人真正需要的“空间智能”还有很长的路要走。

很多业内人士告诉智能，大语言模型的数据量越大，越容易产生“幻觉”，影响任务的执行。“大语言模型与机器人着陆无关。我不忍心直视区域任务的成功率！”

而且上面提到的具身智能大脑公司的创始人说，现在我们国家没有一个团队真正从机器人出发，做出适合身体智能的大型模型。

此前，机器人行业的解决方案之一是引入一个中间层的“小脑”，在多模式大模型和机器人身体之间——它的作用是保存多个“子任务”(例如，将“让机器人冲咖啡”任务拆分为“拿杯子-磨豆子-冲水”等多项子任务)，供大脑准备，让机器人身体能够理解和移动。

但是新的困难又出现了。一方面，小脑的引入意味着机器人制造商需要在其中。预设无穷无尽的子任务，如果遇到复杂的任务，需要进一步拆分每个子任务。

另一方面，资料匮乏是一个更加困难的问题。现在，政府和一些公司已经投入了大量的资源进行集中训练，但是很多业内人士表示，效果并不理想，因为不知道该收集什么样的数据，也不知道如何定义高质量数据的标准。

以抓杯子为例。理想状态下的优质数据应该是从头到尾用机械臂控制它，告诉他如何抓住水杯，当任何情况发生变化时，如何抓住它。但这也意味着一个简单的抓取动作需要数千万甚至上亿的数据。

每个人都以“大模型改变一切”的态度闯入机器人领域，才知道中间的gap远比想象的要大。

一次集体纠偏

就行业而言，分离的状态并不健康，而今天的投资者、行业玩家，正在出现一场关于“纠偏”的比赛。

2024年下半年，机器人行业的投资趋势发生了隐秘的变化。王晟告诉智能的出现，在2024年之前，许多投资者表示，投资机器人=投资人形机器人硬件。

在过去的一年半时间里，人形机器人企业在火上烹饪油，估值飙升。据智能报道，以宇树科技和智源机器人为例，近两年连续完成几轮融资后，两家炙手可热的机器人硬件制造商估值超过10亿美元。"贵到大家都投不起"。

智元远征A2-max

而且当时国内很多专攻机器人小脑/大脑的企业，都面临着融资的困境，有些甚至需要重新思考如何向市场讲故事。

“今年下半年之前，我们告诉投资者，谁相信机器人统一的大模型和端到端？”前述机器人大脑公司的创始人告诉智能的出现——“但是今天，如果你不谈端到端，你就不好意思出去”。

直到今年下半年，投资风向出现逆转。

一家做人形机器人关节的公司的创始人直言不讳地说，从今年开始，很明显，纯粹做硬件的创业公司很难获得大量的融资。“市场有点冷”。

而且从最近的消息来看-在国外，Skild AI、Physical 在Intelligence成立的短期内，估值飙升至100亿；在中国，不久前，机器人小脑公司「星海图」获得蚂蚁投资，大脑企业「自变量」、「千诀科技」还先后获得了融资。

“现在投资者从投资人型，转投具身智能。王晟对智能的出现表示，因为现在大家都意识到了，更好的机器人驱动具体智能是完成泛化任务的关键。

反思不仅仅是在投资方面，一波硬件厂商也逐渐集体回顾过去的方式——过去，机器人厂商更多的是在专业领域收集数据，然后做专业场景，大家都相信。 "通用，就是没用"。

现在，虽然大模型不能真正使用，但它给这个群体企业家的启示是，可能首先要学会忘记关键场景，构建一般的基本模型能力，然后在上面培养一种特殊的能力——这可能是系统实用性处理的关键。

机器人领域的软硬之争暴露出，在AI的冲击下，机器人行业仍处于一种尚未消除的混乱状态。但不确定性是，机器人的最终结果是硬件和智能的结合，软硬件缺一不可。

一位业内人士表示:“无论是从软件还是硬件出发，每个人的最终结果都是接近的，这取决于谁的业务更有效率。”“AGI时代的机器人公司本质上需要了解AI。、对硬件有所了解的团队。但是更重要的是，每个人都要互相认可。

(本文照片均来自官方渠道)

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